[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-MLR-BiLSTM变分模态分解（VMD）结合多元线性回归(MLR)和双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行多变 ... [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-9-30 07:41:55 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
VMD-MLR-BiLSTM
变分模态分解（
VMD）结合多元线性回归
(MLR)
和双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行多变量时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
多变量时间序列预测在现代数据驱动的决策支持系统中扮演着至关重要的角色，涵盖金融市场分析、气象预报、工业设备监测、能源管理等众多领域。随着信息技术和传感技术的飞速发展，数据的维度和复杂性显著增加，导致传统时间序列预测模型难以应对高维、多变量及非线性动态的挑战。特别是在现实应用场景中，时间序列往往包含多个变量相互影响的复杂关系，且伴随着强烈的非平稳性和噪声干扰，给建模和预测带来了巨大难度。
变分模态分解（VMD）作为一种先进的信号处理技术，能将复杂的非平稳信号分解为若干个固有模态函数（IMFs），有效提取时间序列的内在特征和多尺度信息，显著改善信号的平稳性和可预测性。通过VMD分解后的各模态分量，能够更清晰地揭示数据的内在结构，降低噪声对模型训练的干扰，从而提升预测模型的泛化能力。
多元线性回 ...